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史上最全华人AI大牛流动图谱:谷歌、微软与百度是人才中转站

时间:2018-05-04 来源:互联网 浏览量:

史上最全华人AI大牛流动图谱:谷歌、微软与百度是人才中转站(1)

新智元报道

来源:知链数据

【新智元导读】自从阿尔法狗事件之后,人工智能领域在深度学习带领下迎来了又一个高峰,随之而来的是资本与人才的流动,我们总结公开信息提到的华人AI大牛与大佬的职业路径,梳理出一个AI大牛流动图谱。

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节点代表公司,AI大牛在不同公司之间的流动形成有向边,颜色代表社团划分。

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图中可以明显看到微软、谷歌与百度节点较大,并且形成了一个三角形,围绕在他们周围的大部分是一些AI新生企业。下面我们从不同角度来分析一下这个图谱。

受典型AI大佬流向

我们标出了吴恩达、陆奇与李开复的流向,如下

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吴恩达作为人工智能的旗帜性人物,从斯坦福到谷歌再到百度,继而独自创业成立了Deeplearning.ai,这是一个典型的从学者转型业界的路子;

陆奇从雅虎开始,到微软一直成为华人在美科技公司最高职级,再到“临危受命”成为百度COO,掌握中国最大的AI公司,这是一个行业传奇;

李开复起步于苹果,之后创立并领导微软亚洲研究院成为国际一流的研究机构,随后担任谷歌大中华区总裁并负责谷歌中国研发中心的运营,最终于2009年创立创新工场,成为“开复老师”,为中国创业投资的发展做出巨大贡献,现在创新工场也成为中国AI领域投资的最重要力量。

百度、微软与谷歌

通过以上三位大佬的流向我们可以感觉出AI巨头公司之间的人才流向。下面我们只保留AI巨头之间的流动,可以看到一些规律。

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被誉为AI黄埔的微软的确名副其实,在这些年为百度、阿里、谷歌与腾讯贡献了很多大牛。而除了微软,谷歌也是百度AI人才的重要来源。

微软→百度

陆奇、张亚勤、景鲲、倪凯、顾嘉唯、亓超

谷歌→百度

吴恩达、王劲、彭军、楼天成、衡量

微软→阿里

周靖人、林晨曦、王坚、华先胜、初敏

百度AI大牛去向

百度吸收了这么多大佬,也扛不住大佬们要自己创业

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我们可以看到,百度流出的AI大牛,不管是直接创业还是作为核心人员加入,不管是计算机视觉、自动驾驶还是医疗健康与机器人,真的是好多啊!

并且其中还有一些是组团出走(或先后出走)

Roadstar.ai:佟显乔、衡量、周光;

地平线机器人:余凯、黄畅、单羿;

蓦然认知:戴帅湘、洪涛、张伟萌;

三角兽:王卓然、亓超;

景驰:王劲(已离职)、韩旭;

今日头条:陈雨强、李磊。

看来百度真的是一个“集散地”。

领域分析

我们将图中的创业公司按照以下三个领域进行标记。

计算机视觉与自动驾驶

自然语言与语音识别、交互

芯片

可以看到,数量最多的还是计算机视觉与自动驾驶领域,其次是自然语言与语音识别、交互。因为大家最近比较关注芯片,所以把芯片领域的初创公司也进行了标记。

虽然这些并不是较为全面的市场数据,但是从AI大牛流动的选择可以看到,CV领域还是更成熟,竞争更激烈一些,谁让深度学习给CV领域带来的发展更大呢!

计算机视觉与自动驾驶

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桃红色节点为计算机视觉与自动驾驶领域创业公司

计算机视觉领域最具代表性的是“依瞳旷汤”,好像说到底都有微软的影子。

依图创始人林晨曦,辗转阿里最终创立依图;

格灵深瞳赵勇来自谷歌,蔡炀来自微软;

旷视科技首席科学家孙剑也是来自微软;

商汤科技曹旭东、杨帆都是来自微软,而曹旭东又从商汤出来做了Momenta。

而自动驾驶领域基本是百度系

景驰创始人王劲、韩旭都是百度重臣,但是王劲最终被迫离职;

小马智行(Pony.ai)教主楼天成、彭军可都是百度无人车的主力;

另外还有Driva.ai、Roadstar.ai与禾多科技,都在做无人驾驶。

自然语言与语音识别、交互

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桃红色节点为计算机视觉与自动驾驶领域创业公司

绿色节点为自然语言与语音识别、交互领域创业公司

深度学习其实给语音识别带来的革命性提升,同时也一定程度推动了自然语言相关技术进展。

语音识别与交互领域,云知声与蓦然认知是典型代表;

知识图谱技术的应用在第四范式、康夫子与鼎复数据得到具体体现;

助理来也和奇点机智都算是智能助理;

而三角兽准确定位自己为2B的语义公司。

芯片

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寒武纪陈云霁、陈天石兄弟联手也是最佳拍档,主打深度学习处理器(NPU)与机器学习处理器(MLU);

深鉴科技主打深度学习处理器(DPU);

地平线机器人目标是做“嵌入式人工智能”,可以理解为算法+芯片”解决方案。

芯片的自强并不是重复走巨头的老路,而是抓住“技术-经济范式”的转换,利用“蛙跳效应”进行追赶与超越。

注:数据说明,因为是强调流动性所以一些大佬一直在一个地方就不会出现在图,另外数据主要是从媒体收集来的,难免因为不全造成缺漏(出门问问就没有提到),如有补充我们一起来分析。

(本文授权转载自“知链数据”)

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